TL;DR
數據挑戰:高性能公鏈的出塊時間競爭進入亞秒級時代。C端高并發、高流量波動和多鏈異構需求增加了數據側復雜性,數據基礎設施需轉向實時增量處理+動態擴展。傳統批處理ETL延遲分鐘到小時級,難以滿足實時交易。新興方案如TheGraph、Nansen、Pangea引入流式計算,延遲壓縮至實時跟蹤級別。
數據競爭的范式轉移:上周期滿足“能看懂”;本周期強調“能賺錢”。BondingCurve模式下,延遲一分鐘成本可數倍差距。工具迭代:從手動設置滑點→狙擊bot→GMGN一體化終端。交易上鏈能力逐步商品化,核心競爭前沿滑向數據本身:誰能更快捕捉信號,誰就能幫用戶盈利。
交易數據的維度擴展:Meme本質是注意力金融化,關鍵在敘事、關注度與后續傳播。鏈下輿情×鏈上數據的閉環:敘事追蹤總結、情緒量化成為交易核心。“水下數據”:資金流向、角色畫像、聰明錢/KOL地址標簽化,揭示鏈上匿名地址背后隱性博弈。新一代交易終端將鏈上鏈下多維信號融合到秒級,提升入場與避險判斷。
AI驅動的可執行信號:從信息到收益。新階段競爭目標:夠快、自動化、能帶來超額收益。LLM+多模態AI可自動提煉決策信號,并結合CopyTrading、止盈止損執行。風險挑戰:幻覺、信號壽命短、執行延遲與風險控制。平衡速度與準確率,強化學習與仿真回測是關鍵。
數據看板的生存抉擇:輕量數據聚合/看板類應用缺乏護城河,生存空間被壓縮。向下:深耕高性能底層管道與數研一體化。向上:延展至應用層,直接做用戶場景,提高數據調用活躍度。未來賽道格局:要么成為Web3水電煤的基礎設施,要么成為CryptoBloomberg的用戶平臺。
護城河正轉向“可執行信號”和“底層數據能力”,長尾資產與交易數據閉環是加密原生創業者的獨特機會。未來2–3年的機會窗口:
上游基礎設施:Web2級處理能力+Web3原生需求→Web3Databricks/AWS。
下游執行平臺:AIAgent+多維數據+無縫執行→CryptoBloombergTerminal。
感謝HubbleAI、Space&Time、OKXDEX等項目對本研報的支持!引子:Meme、高性能公鏈、AI的三重共振
在上一輪周期中,鏈上交易的增長主要依賴于基礎設施迭代,進入新周期,隨著基礎設施逐步成熟,以Pump.fun為代表的超級應用正成為加密行業的新增長引擎。這類資產發行模式以統一的發行機制與精巧的流動性設計,塑造了一個公平原始、暴富神話頻出的交易戰壕。這種高倍財富效應的可復制性,正在深刻改變用戶的收益預期與交易習慣。用戶需要的不僅是更快的入場機會,也需要在極短時間內獲取、解析和執行多維度數據的能力,而現有數據基礎設施已難以承載這種密度和實時性的需求。
隨之而來的是對交易環境更高層次的需求:更低摩擦、更快確認、更深流動性。交易場所正加速遷移至以 Solana和Base為代表的高性能公鏈與Layer2Rollup。這些公鏈的交易數據量級相比上一輪的Ethereum提升了10倍有余,為現有數據提供商帶來了更嚴峻的數據性能挑戰。伴隨Monad、MegaETH等新一代高性能公鏈上線在即,鏈上數據處理與存儲需求將呈現指數級增長。
與此同時,AI的快速成熟正在加速實現智能平權。GPT-5的智力已經達到博士水平,Gemini等多模態大模型可以輕松理解K線……借助AI工具,原本復雜的交易信號現在也可以被普通用戶理解執行。在這一趨勢下,交易者開始依賴AI做出交易決策,而AI交易決策離不開多維度、高實效數據。AI正在從“輔助分析工具”演變為“交易決策中樞”,其普及進一步放大了對數據實時性、可解釋性與規模化處理的要求。
在Meme交易狂潮、高性能公鏈擴張與AI商品化的三重共振下,鏈上生態對全新數據基礎設施的需求越發迫切。應對十萬TPS、毫秒級出塊的數據挑戰
隨著高性能公鏈與高性能Rollup的崛起,鏈上數據的規模與速度已進入全新階段。
伴隨高并發與低延遲架構的普及,單日交易量輕松突破千萬筆,原始數據規模以百GB計。以Solana為例,其近30天日均TPS超過1,200,每日交易數超1億筆;在8月17日更是創下了107,664TPS的歷史新高。據統計,Solana賬本數據以每年80-95TB的速度快速增長,換算到每天就是210-260GB。
▲Chainspect,30天交易量
不僅吞吐量攀升,新興公鏈的出塊時間也已進入毫秒級。BNBChain的Maxwell升級將出塊時間縮短至0.8s,BaseChain的Flashblocks技術則壓縮至200ms。今年下半年,Solana計劃以Alpenglow取代PoH,將區塊確認時間降至150ms,而MegaETH主網更以10ms的實時出塊為目標。這些共識與技術的突破大幅提升了交易的實時性,卻對區塊數據同步和解碼能力提出了前所未有的要求。
然而,下游數據基礎設施大多仍依賴批處理ETL管道,不可避免地存在數據延遲。以Dune為例,Solana上的合約交互事件數據通常延遲約5分鐘,而協議層聚合數據甚至需等待1小時。這意味著,用戶本可在400ms內被確認的鏈上交易,卻要延遲數百倍才能在分析工具中可見,對實時交易類應用而言幾乎不可接受。
▲Chainspect
除了數據量龐大,鏈上交易還呈現出明顯的流量分布不均特征,過去一年間,Pumpfun周交易量最低到最高相差近30倍。2024年,Meme交易平臺GMGN曾在4天內遭遇 6次服務器“擠爆” 的事故,被迫將底層數據庫從AWSAurora遷移至開源分布式SQL數據庫TiDB。遷移后,系統的水平擴展能力與計算彈性大幅提升,業務敏捷性提高了約30%,顯著緩解了交易高峰期的壓力。
▲Odaily,TiDB的Web3服務案例
多鏈生態進一步加劇了這種復雜性。不同公鏈在日志格式、事件結構和交易字段上的差異,使得每新增一條鏈都需要定制化的解析邏輯,極大考驗數據基礎設施的靈活性與可擴展性。一些數據提供商因此采取“客戶優先”策略:哪里有活躍的交易活動,就優先接入哪條鏈的服務,在靈活性與規模化之間權衡取舍。
如果在高性能鏈盛行的背景下,數據處理仍停留在固定間隔模式的批處理ETL階段,就會面臨延遲積壓、解碼瓶頸和查詢滯后的困境,無法滿足對實時性、精細化和動態交互的數據消費需求。為此,鏈上數據基礎設施必須進一步演進至流式增量處理與實時計算架構,同時配合負載均衡機制,以應對幣圈周期性交易高峰帶來的并發壓力。這不僅是技術路徑的自然延伸,也是保證實時查詢穩定性的關鍵環節,更將在新一代鏈上數據平臺的競爭中形成真正的分水嶺。速度即財富:鏈上數據競爭的范式轉移
鏈上數據的核心命題,已從“可視化”轉向“可執行”。在上個周期,Dune是鏈上分析的標配工具。滿足了研究者和投資者“能看懂”的需求,人們用SQL圖表拼接鏈上敘事。
GameFi和DeFi玩家們依賴Dune追蹤資金流入流出,計算打金收益率,并在市場拐點前及時撤退。
NFT玩家們通過Dune分析成交量趨勢、鯨魚持倉和分布特征,以預測市場熱度。
然而在本輪周期,Meme玩家是最活躍的消費群體。他們推動了現象級應用Pump.fun累計創收 7億美元,接近上個周期消費級龍頭應用Opensea總收入的2倍。
在Meme賽道中,市場的時間敏感性被放大到極致。速度不再是錦上添花,而是決定盈虧的核心變量。在由BondingCurve定價的一級市場,速度即成本。Tokens價格隨買入需求指數級上漲,哪怕延遲一分鐘,入場成本也可能相差數倍。據Multicoin研究,該游戲中最賺錢的玩家通常要支付10%的滑點才能比競爭對手提前三個點入塊。財富效應與“暴富神話”推動玩家追逐秒級K線、同區塊交易執行引擎和一站決策面板,比拼信息收集和下單速度。
情緒指標量化
Kaito和Cookie.fun等Infofi工具對CryptoTwitter做內容做聚合與輿情分析,給出Mindshare、Sentiment、Influence的可量化指標。以Cookie.fun為例,其將這兩項指標數據直接疊加到價格圖表上,把鏈下情緒變成可讀的“技術指標”。
水下數據展示:把“可見賬本”轉成“可用Alpha”
傳統金融的訂單流數據掌握在大型經紀商手中,量化公司為了優化交易策略,每年需支付數億美元才能獲取。相比之下,Crypto的交易賬本完全公開透明,相當于將高價情報“開源化”,形成一座亟待開采的露天金礦。
水下數據的價值在于從可見的交易中提煉出不可見的意圖。這包括資金流向與角色刻畫——莊家建倉或派發線索、KOL小號地址、籌碼集中或分散、捆綁交易(bundles)與異常資金流向;也包括地址畫像聯動——對各地址進行聰明錢、KOL/VC、開發者、釣魚、老鼠倉等標簽劃分,并與鏈下身份綁定,串聯鏈上鏈下數據。
這些信號往往難以被普通用戶察覺,卻能顯著影響短期市場走勢。通過實時解析地址標簽、持倉特征與捆綁交易,交易輔助工具正在揭示“水面之下”的博弈動向,幫助交易者在秒級行情中規避風險、尋找alpha。
例如,GMGN 在鏈上實時交易和Tokens合約數據集合之上,進一步整合了聰明錢、KOL/VC地址、開發者錢包、老鼠倉、釣魚地址、捆綁交易等標簽分析,將鏈上地址與社媒賬號映射,把資金流動、風險信號與價格行為對齊到秒級,幫助用戶更快進行入場和避險判斷。
收益率:最終,任何交易信號的有效性都取決于它能否持續帶來超額回報。AI不僅需要對鏈上信號有足夠的理解能力,還要結合風險控制,在波動性極高的環境下盡量提升風險收益率。比如將滑點損失、執行延遲等鏈上獨有的收益率影響因素考慮在內。
這種能力正在重塑數據平臺的商業邏輯:從賣“數據訪問權”,到賣“收益驅動信號”。下一代工具的競爭焦點不再是數據覆蓋,而是信號的可執行性——能否真正完成從“洞察”到“執行”的最后一公里。
一些新興項目已開始探索這一方向。例如: Truenorth 作為AI驅動的發現引擎,它將“決策執行率”納入信息有效性評估,通過強化學習不斷優化結果輸出,最大限度減少無效噪音,幫助用戶構建直接面向下單的可執行信息流。
▲Truenorth
盡管AI在生成可執行信號上具備巨大潛力,但也面臨多重挑戰。
幻覺:鏈上數據高度異構且噪音龐雜,LLM在解析自然語言查詢或多模態信號時,容易出現“幻覺”或過度擬合,影響信號收益率和準確性。比如對于多個同名Tokens,AI時常無法找到CTTicker對應的合約地址。又比如對于很多AI信號產品,大家常會將CT中對AI的討論指向SleeplessAI。
信號壽命:交易環境瞬息萬變。任何延遲都會侵蝕收益,AI必須在極短時間內完成數據提取、推理與執行。即使是最簡單的CopyTrading策略,若沒有跟進聰明錢,收益也會由正轉負。
風險控制:在高波動場景下,若AI連續上鏈失敗或滑點過大,不僅無法帶來超額收益,還可能在幾分鐘內消耗掉全部本金。
因此,如何在速度與準確性之間找到平衡,并通過強化學習、遷移學習、仿真回測等機制來降低錯誤率,是AI在這一領域落地的競爭點。向上還是向下?數據看板的生存抉擇
隨著AI能夠直接生成可執行信號甚至輔助下單,單純依賴數據聚合的“輕中間層應用”正面臨生存危機。無論是把鏈上數據拼成看板工具,還是在聚合之上套一層執行邏輯的交易Bot,本質上都缺乏可持續的護城河。過去,這類工具憑借便捷性或用戶心智(例如用戶習慣在Dexscreener查看TokensCTO情況)尚能立足;但如今,當相同數據在多處可得、執行引擎日益商品化、AI能直接在同一數據之上生成決策信號并觸發執行時,它們的競爭力正在被迅速稀釋。
未來,高效的上鏈執行引擎會不斷成熟,進一步降低交易門檻。在這種趨勢下,數據提供商必須做出選擇:要么向下,深耕更快的數據獲取與處理基礎設施;要么向上,延伸至應用層,直接掌控用戶場景與消費流量。夾在中間、只做數據聚合與輕量封裝的模式,生存空間將持續被擠壓。
向下,意味著構建基礎設施護城河。HubbleAI在做交易產品的過程中,意識到單純依賴TGBot無法形成長期優勢,于是轉向上游數據處理,致力于打造“CryptoDatabricks”。在將Solana數據處理速度做到極致后,HubbleAI正從數據處理走向數研一體化平臺,在價值鏈上游占據位置,為美國“金融上鏈”敘事和鏈上AIAgent應用的數據需求提供底層支撐。
向上,則意味著延展至應用場景,鎖定終端用戶。SpaceandTime起初定位于亞秒級SQL索引與預言機推送,但近期也開始探索C端消費場景,推出Ethereum上的Dream.Space——一種“vibecoding”產品。用戶可以自然語言編寫智能合約或生成數據分析Dashboard。這一轉型不僅提高了自身數據服務的調用頻率,也借助終端體驗與用戶形成直接粘性。
由此可見,夾在中間、僅靠出售數據接口的角色正在失去生存空間。未來的B2B2C數據賽道,將由兩類玩家主導:一類是掌控底層管道、成為“鏈上水電煤”的基礎設施型公司;另一類是貼近用戶決策場景、把數據轉化為應用體驗的平臺。小結
在Meme狂潮、高性能公鏈爆發與AI商業化的三重共振下,鏈上數據賽道正在經歷結構性轉折。交易速度、數據維度與執行信號的迭代,讓“看得見的圖表”不再是核心競爭力,真正的護城河正在轉向“能幫用戶賺錢的可執行信號”與“支撐這一切的底層數據能力”。
未來2–3年,加密數據領域最具吸引力的創業機會,將出現在 Web2級別基礎設施成熟度與 Web3鏈上原生執行模式的交匯點上。BTC/ETH等大幣種的數據由于高度標準化,特征接近傳統金融期貨類產品,已逐漸被傳統金融機構與部分Web2金融科技平臺納入數據覆蓋范疇。
相反,Meme幣及長尾鏈上資產的數據呈現出極高的非標準性與碎片化特征——從社區敘事、鏈上輿情到跨鏈流動性,這些信息需要結合鏈上地址畫像、鏈下社交信號甚至秒級交易執行來解讀。正是在這一差異下,長尾資產與Meme數據的處理和交易閉環,才構成了加密原生創業者的獨特機會窗口。
我們看好在以下兩個方向長期深耕的項目:
上游基礎設施 ——擁有比肩Web2巨頭處理能力的流式數據管道、超低延遲索引、跨鏈統一解析框架的鏈上數據公司。這類項目有望成為Web3版的Databricks/AWS,伴隨用戶逐步向鏈上遷移,交易量級有望呈數量級增長,B2B2C模式具備長期復利價值。
下游執行平臺 ——集成多維數據、AIAgent與無縫交易執行的應用。通過將鏈上/鏈下的碎片化信號轉化為可直接執行的交易,這類產品有潛力成為Crypto原生的BloombergTerminal,其商業模式不再依賴數據訪問費,而是通過超額收益與信號交付變現。
我們認為,這兩類玩家將主導下一代加密數據賽道,并構建可持續競爭優勢。
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